考虑灵活性互济的综合能源系统日前优化调度方法及系统

技术领域

本发明属于电力相关技术领域，尤其涉及考虑灵活性互济的综合能源系统日前优化调度方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

在能源危机与环境问题的双重压力下，大力发展可再生能源，调整能源结构，建设清洁高效的能源供应体系具有重要意义。然而，高比例可再生能源接入给电力系统的调度运行带来巨大挑战。一方面，由于可再生能源出力的强随机性和波动性，其大规模并网运行会加剧电力系统频率偏移、电压失稳等问题，影响系统运行的稳定性。此外，高比例可再生能源的利用使得系统内运行的传统火电机组数量减少，进一步导致电力系统中可控资源的调节能力不足，难以快速有效地应对可再生能源出力波动给电力系统运行造成的影响与冲击。

为保证电力系统的安全可靠运行，需要具备足够的调节能力以应对功率的随机波动，即具备一定的灵活性。电力系统灵活性是电力系统应对功率波动时的一种调节能力，通过协调系统内灵活性资源出力使得灵活性供给能够满足灵活性的需求。目前针对电力系统灵活性的研究主要围绕灵活性资源的协调控制进行。文献E.Lannoye,D.Flynn and M.O'Malley,"Evaluation of Power System Flexibility,"考虑火电机组的爬坡能力和启停时间，提出火电机组的灵活性指标。文献P.Bresesti,A.Capasso,M.C.Falvo andS.Lauria,"Power system planning under uncertainty conditions.criteria fortransmission network flexibility evaluation,"基于电网支路静态安全裕度和潮流分布，提出输电网络灵活性指标，在保证线路传输功率不跨越边界的前提下对网络传输灵活性进行量化。文献D.Muthirayan,D.Kalathil,K.Poolla and P.Varaiya,"MechanismDesign for Demand Response Programs,"使需求响应参与电力系统调度，通过价格等因素引导用户改变用能习惯从而对电力系统能量供应的波动进行响应。文献D.Liu,Y.Sun,B.Li,X.Xiangying and L.Yudong,"Differentiated Incentive Strategy for DemandResponse in Electric Market Considering the Difference in User ResponseFlexibility,"利用系统级储能设备实现削峰填谷和功率备用，保证电力系统能量供需的实时平衡。目前针对电力系统的灵活性已从源、网、荷、储等方面开展了较为广泛的研究，大多数研究都是以电力系统自身具备足够的灵活调节能力为前提，而在未来建设新型电力系统的进程中，常规电源数量的大幅缩减将会导致电力系统调节能力的下降，如何引入新的灵活性资源用以平衡电力供需，提高电力系统的灵活调节能力，成为亟待解决的问题。

相比单一电力系统，综合能源系统耦合电力、天然气、热力等多种异质能源，实现了能量在不同能源系统间的转换和分配，从而能够发挥多能协调互补的优势，扩大灵活性资源的来源和配置范围，显著提高系统调度的灵活性。针对综合能源系统的灵活性研究，张磊，罗毅，罗恒恒，等提出的“基于集中供热系统储热特性的热电联产机组多时间尺度灵活性协调调度”充分挖掘CHP机组的灵活调节能力，计算CHP机组的允许热功率区间，并基于此建立CHP机组-热网的协调调度模型。文献Nuytten T,Claessens B,Paredis K,etal.Flexibility of a combined heat and power system with thermal energystorage for district heating增加储热设备与CHP机组配合，有效缓解了热电联供以热定电的限制。张伊宁，何宇斌，晏鸣宇等提出的“计及需求响应与动态气潮流的电—气综合能源系统优化调度”考虑了天然气流在时间和空间上的动态特性，利用天然气管存平衡能量供需，扩大系统调度的可行域。多能源系统的深度耦合丰富了用能侧的能量供应来源，通过调整能源需求量或改变能量供应的能流形式可以进一步释放能源需求侧的灵活调节能力。龙虹毓，付林，徐瑞林等提出的“利用燃气机组和热泵减少不确定因素影响的电网调度”利用电热泵来改变采暖终端负荷中的热能需求和电能需求比例，从而改善电、热能源系统的灵活性。韩丽，王晓静，鲁盼盼等提出的“考虑风电功率预测误差分时补偿的电热联合系统多时间尺度调度”利用供热区域的热惯性补偿风功率预测的概率区间误差，在保证室内温度需求的前提下，使区域供热量在时间上具有灵活调节能力。然而，目前缺乏对于不同类别能源系统间灵活性供需交互特征的深入研究，各能源子系统的灵活性供应和需求以及不同能源系统间灵活性的互济水平也缺少具体的量化表征及应用。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种考虑灵活性互济的综合能源系统日前优化调度方法及系统，协调综合能源系统内各能源子系统的灵活性供需关系，分别对净负荷灵活性需求、不同能源系统之间以及能源系统内部灵活性资源的调节能力进行量化分析，实现了多能灵活性的协调互济，从而保障了各能源子系统的灵活性供需平衡，使综合能源系统的运行灵活性满足调度要求。

为实现上述目的，本发明的第一个方面提供考虑灵活性互济的综合能源系统日前优化调度方法，包括：

对风电波动的灵活性需求和净负荷波动的灵活性需求进行量化；

对能源系统内灵活性资源的调节能力和能源系统间灵活性资源调节能力分别进行量化；

以综合能源的日运行成本最小为目标，构建综合能源系统日前优化调度的目标函数；

确定约束条件，所述约束条件包括满足风电波动的灵活性需求、净负荷波动的灵活性需求、能源系统内灵活性资源的调节能力和能源系统间灵活性资源调节能力的量化求解的条件；

对所构建的目标函数进行求解，得到最优的调度方案。

本发明的第二个方面提供考虑灵活性互济的综合能源系统日前优化调度系统，包括：

第一量化模块：对风电波动的灵活性需求和净负荷波动的灵活性需求进行量化；

第二量化模块：对能源系统内灵活性资源的调节能力和能源系统间灵活性资源调节能力分别进行量化；

构建目标函数模块：以综合能源的日运行成本最小为目标，构建综合能源系统日前优化调度的目标函数；

约束模块：确定约束条件，所述约束条件包括满足风电波动的灵活性需求、净负荷波动的灵活性需求、能源系统内灵活性资源的调节能力和能源系统间灵活性资源调节能力的量化求解的条件；

求解模块：对所构建的目标函数进行求解，得到最优的调度方案。

本发明的第三个方面提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行考虑灵活性互济的综合能源系统日前优化调度方法。

本发明的第四个方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行考虑灵活性互济的综合能源系统日前优化调度方法。

以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

在本发明中，对风电波动的灵活性需求、净负荷波动的灵活性需求、能源系统内灵活性资源的调节能力和能源系统间灵活性资源调节能力分别进行量化处理，通过对能源子系统间灵活性互济水平的量化分析，本发明所提调度策略以能源系统间灵活性资源为桥梁，实现了多能灵活性的协调互济，从而保障了各能源子系统的灵活性供需平衡，使综合能源系统的运行灵活性满足调度要求；本发明在综合能源系统的调度中考虑能源子系统内的灵活性供需关系，并通过协调灵活性资源出力，实现对各个能源子系统灵活性供应和需求的合理分配，能够有效减少灵活性供应不足情况的发生。

本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1为本发明实施例一中综合能源系统多能耦合结构；

图2为本发明实施例一中PGHIS算例系统模型；

图3为本发明实施例一中负荷预测与日前风电预测数据；

图4(a)为本发明实施例一中风电灵活性需求量化结果；

图4(b)为本发明实施例一中电负荷灵活性需求量化结果；

图4(c)为本发明实施例一中净负荷灵活性需求量化结果；

图5为本发明实施例一中灵活性需求与风电波动置信水平、负荷备用率的关系；

图6(a)为本发明实施例一中案例1电力系统上调灵活性供需关系；

图6(b)为本发明实施例一中案例1电力系统下调灵活性供需关系；

图6(c)为本发明实施例一中案例1天然气系统上调灵活性供需关系；

图6d)为本发明实施例一中案例1天然气系统下调灵活性供需关系；

图6(e)为本发明实施例一中案例1热力系统上调灵活性供需关系；

图6(f)为本发明实施例一中案例1热力系统下调灵活性供需关系；

图7(a)为本发明实施例一中案例2电力系统上调灵活性供需关系；

图7(b)为本发明实施例一中案例2电力系统下调灵活性供需关系；

图7(c)为本发明实施例一中案例2天然气系统上调灵活性供需关系；

图7(d)为本发明实施例一中案例2天然气系统下调灵活性供需关系；

图7(e)为本发明实施例一中2热力系统上调灵活性供需关系；

图7(f)为本发明实施例一中案例2热力系统下调灵活性供需关系；

图8(a)为本发明实施例一中热力系统灵活性供应构成中上调灵活性供应构成；

图8(b)为本发明实施例一中热力系统灵活性供应构成中下调灵活性供应构成；

图9(a)为本发明实施例一中电力系统灵活性供应构成中上调灵活性供应构成；

图9(b)为本发明实施例一中电力系统灵活性供应构成中下调灵活性供应构成；

图10(a)为本发明实施例一中天然气系统灵活性供应构成中上调灵活性供应构成；

图10(b)为本发明实施例一中天然气系统灵活性供应构成中下调灵活性供应构成；

图11(a)为本发明实施例一中电力系统灵活性需求构成中上调灵活性供应构成；

图11(b)为本发明实施例一中电力系统灵活性需求构成中下调灵活性供应构成；

图12(a)为本发明实施例一中天然气系统灵活性需求构成中上调灵活性供应构成；

图12(b)为本发明实施例一中天然气系统灵活性需求构成中下调灵活性供应构成。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本实施例使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。

在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一

本实施例公开了考虑灵活性互济的综合能源系统日前优化调度方法，包括：

对风电波动的灵活性需求和净负荷波动的灵活性需求进行量化；

对能源系统内灵活性资源的调节能力和能源系统间灵活性资源调节能力分别进行量化；

以综合能源的日运行成本最小为目标，构建综合能源系统日前优化调度的目标函数；

确定约束条件，所述约束条件包括满足风电波动的灵活性需求、净负荷波动的灵活性需求、能源系统内灵活性资源的调节能力和能源系统间灵活性资源调节能力的量化求解的条件；

对所构建的目标函数进行求解，得到最优的调度方案。

本实施例提出考虑多能灵活性互济的综合能源系统日前优化调度策略。首先，对源荷双侧不确定性因素带来的灵活性需求进行量化；其次，对不同能源系统之间以及能源系统内部灵活性资源的调节能力进行量化，确定各能源子系统灵活性供应和需求的构成；最后，构建考虑多能灵活性互济的综合能源系统日前优化调度模型，并通过算例分析验证了本实施例所提调度策略的有效性。

1、源荷不确定性的灵活性需求量化方法

针对风电出力不确定性带来的灵活性需求，本实施例首先采用通用生成函数法建立各时段的风电出力波动模型，其次基于风电波动置信水平指标的要求，确定调度所需满足的风电波动限值。

通用生成函数(universal generating function,UGF)理论是一种针对离散随机变量的计算方法，该方法可以通过定义通用生成函数算子实现多个离散随机变量间的代数运算，并基于各离散随机变量的概率分布得到计算后随机变量整体的概率分布。

通用生成函数法的核心思想是将离散随机变量的取值及其概率表示为多项式的系数和指数的形式。假设存在离散随机变量X

其中，Pr(·)为事件发生的概率函数；

对于多个相互独立的离散随机变量，可以通过定义通用生成函数算子获得相应函数运算后生成的新随机变量的通用生成函数表达式，从而实现多个离散随机变量的函数运算。通用生成函数理论中离散随机变量的取值和概率与其通用生成函数是一一对应的，因此根据通用生成函数计算结果可以获得相应离散随机变量的概率分布情况。

受外界环境因素以及预测精度的影响，日前阶段的风电预测结果可能存在一定的误差。将调度周期内某一调度时刻的风电出力值看作一个离散随机变量X

步骤1：根据风电场日前出力预测、预测误差及其概率，计算该风电场各时刻可能的出力值及概率，并将其写为通用生成函数的形式：

其中，W

步骤2：风电场日前功率波动的计算函数为

步骤3：根据定义的通用生成函数算子计算相邻时刻间风电功率波动的取值及其对应的概率，经过合并同类项得到各时段内风电功率波动情况的通用生成函数形式，其中风电功率波动的取值按照从小到大的顺序进行排序、标号；

式中：

步骤4：基于通用生成函数与离散随机变量概率分布的一一对应关系，从而确定各时段风电功率波动的概率分布情况：

本实施例采用风电波动置信水平指标来表征调度者对于系统应对风功率波动的调节能力要求。设调度周期内风电波动置信水平指标为α，则根据各时段风电功率波动的概率分布情况，其累积概率为

本实施例引入负荷备用率指标对调度周期内各时段由负荷波动带来的灵活性需求进行量化。以电力系统为例，设调度周期内负荷备用率指标为k

式中：

净负荷是指负荷与风电消纳量的差值，利用净负荷的概念能够将电力系统源荷双侧的不确定性整合至单一荷侧，从而降低系统分析难度。基于风电和负荷的灵活性需求量化结果，综合考虑电力系统源荷双侧不确定性的叠加效果，提出净负荷的灵活性需求量化方法。

对风电波动和负荷波动的叠加效果进行分析，当负荷出现上调波动时，若风电同时产生下调波动，则会加剧电力系统的功率缺额，即电力系统净负荷的上调灵活性需求增加；当负荷出现下调波动时，若风电同时产生上调波动，则会增加电力系统的功率余量，即电力系统净负荷的下调灵活性需求增加；当风电和负荷出现同向波动时，两者能够一定程度上相互抵消，缓解电力系统的功率供需不平衡。基于上述分析，为保证电力系统功率调节能力的充裕性，将风电和负荷的反向灵活性需求相加作为净负荷的灵活性需求，计算公式如下：

式中：

与电力系统相比，气、热能源系统调度的不确定性只来源于负荷，因此其净负荷波动的灵活性需求只包含负荷波动的灵活性需求。

2、可调资源灵活性量化与多能灵活性供需关系分析

本实施例所研究的综合能源系统结构及灵活性资源分布如图1所示，根据灵活性资源的运行特点，可以将其分为能源系统内灵活性资源和能源系统间灵活性资源。能源系统内灵活性资源指不与其他能源系统进行能量交互的灵活性资源，如火电机组、气源、各能源系统储能设备等，其调节能力不受其他能源系统的约束，可自行调整控制；能源系统间灵活性资源主要为能量耦合设备，如图中所示的P2G机组、CHP机组、燃气轮机，其能量转换涉及两个或多个能源系统，其调节能力受多个能源系统运行要求的影响。基于上述分类，可以对两类灵活性资源所能提供的功率调节能力进行量化，并根据灵活性资源在不同能源系统中起到的灵活性供给或需求的作用，分析各能源子系统的灵活性供需构成。

2.1、能源系统间灵活性资源调节能力的量化方法：能量耦合设备能够实现多个能源系统间的能量交互，是实现多能灵活性互济的重要途径。本实施例提出适用于能源系统间灵活性资源的灵活性量化方法，并基于所研究的综合能源系统结构，分别对燃气轮机、P2G机组和CHP机组的上、下调灵活性进行量化。

2.1.1、燃气轮机

燃气轮机是将天然气能源转换为电能的设备，其数学模型及运行约束如式(12)-(14)所示。

式中：

燃气轮机在电力系统中产生灵活性供给，同时在天然气系统中产生灵活性需求。首先对燃气轮机在电力系统中产生的灵活性供给进行分析，将燃气轮机在t～t+Δt时段内提供的上、下调灵活性供给设为变量

根据燃气轮机的能量转换关系，可以通过燃气轮机的转换效率

式中：

2.1.2、P2G机组

P2G机组是将电能转换为天然气的设备，其数学模型及运行约束如式(18)-(20)所示。

式中：

与燃气轮机相反，P2G机组在电力系统中产生灵活性需求，同时在天然气系统中产生灵活性供给。对于P2G机组在电力系统中产生的上调灵活性需求

式中：

P2G机组在天然气系统中产生的上、下调灵活性供给计算如式(23)所示：

式中：

2.1.3、CHP机组

CHP机组是将天然气转换为电能和热能的装置，其数学模型如式(24)(25)所示：

式中：

CHP机组在天然气系统中产生灵活性需求，并在电力和热力系统中同时产生灵活性供给。CHP机组在天然气系统中产生的上调灵活性需求

/>

式中：

基于CHP机组的转换系数可以计算其在电力和热力系统中分别产生的灵活性供给，如式(28)和式(29)所示。

式中：

2.2、能源系统内灵活性资源调节能力的量化方法

本实施例主要对电、气、热能源子系统中由源侧可控机组和储能设备提供的上、下调灵活性供给进行量化。

2.2.1、电力系统内灵活性资源

电力系统中的源侧可控机组主要为火电机组。火电机组在运行过程中须满足出力上下限约束和爬坡速率约束，可表示为式(30)-(31)：

/>

式中：Pi,t为第i台火电机组在t时刻的发电功率；

由于火电机组的出力可以根据系统运行情况进行控制和调整，且不受其他能源系统运行情况的影响，故可以根据火电机组运行状态及其设备固有运行参数对其灵活性供给进行量化，计算方法如式(32)所示。

式中：

电储能的存储平衡方程如式(33)所示，电储能设备在运行过程中需要满足储能容量约束、充放电功率约束以及充放电互斥约束，如式(34)-(36)示。此外，在一个调度周期结束时，应将电储能装置的荷电水平恢复到初始状态，为下一个调度周期提供调节裕度，如式(37)所示。

式中：

电储能设备上、下调灵活性供给的量化方法如式(38)所示。

式中：

2.2.2、天然气系统内灵活性资源

天然气系统内的灵活性供给主要来源于气源和气储能设备，其灵活性供给的量化方法与电力系统基本相同，需要同时满足设备出力范围约束和爬坡能力约束。气源的上、下调灵活性供给计算方法如式(39)所示。

式中：

2.3、能源子系统的灵活性供需构成

电力系统的灵活性供应来源于火电机组、电储能设备、燃气轮机和CHP机组，电力系统整体的灵活性供给等于各灵活性资源的灵活性供给之和，计算如式(40)所示。

式中：

电力系统的灵活性需求主要来源于两方面，一是综合考虑电负荷和风电出力不确定性的净负荷灵活性需求，二是由P2G机组调度产生的灵活性需求。电力系统整体的上调和下调灵活性需求计算方法如式(41)所示。

式中：

天然气系统的灵活性供给主要来源于气源、储气罐以及P2G设备，灵活性需求包括气负荷灵活性需求以及由燃气轮机和CHP机组调度产生的灵活性需求。天然气系统整体的灵活性供应和需求可分别由式((42)和式(43)计算得到。

式中：

热力系统的灵活性供给主要来源于CHP机组和储热设备，灵活性需求来源于热负荷，其系统整体的灵活性供应和需求可分别由式(44)和式(45)计算得到。

式中：

3、综合能源系统日前优化调度模型

综合能源系统日前优化调度模型以24小时为一个调度周期，以日运行成本最小为目标进行优化，目标函数如下：

式中：C

电力系统需要满足的约束条件可以分为四部分：设备约束、传输线路约束、系统功率平衡约束和灵活性约束。

设备约束包括火电机组运行约束、耦合设备运行约束、电储能运行约束，具体约束条件已在上述进行说明。此外，风电机组运行产生的风电消纳量和弃风量所需满足的约束如式(50)-(51)所示。

式中：

传输线路约束方面，模型采用直流潮流计算方法，如式(52)所示。直流线路还需满足如式(53)所示的节点相角约束和式(3-49)所示的线路传输能力约束。

式中：

电力系统节点功率平衡约束如式(55)所示，位于该节点处的火电机组、CHP机组、风电机组、储能设备所提供的电量以及由线路注入该节点的电量之和，等于该节点负荷与P2G机组消耗的总电量。

式中：P

电力系统的灵活性约束要求系统的上、下调灵活性供给不小于系统的上、下调灵活性需求，以保障系统具备足够的调节能力以应对调度中可能出现的功率波动。电力系统的灵活性供应和需求已在上述进行了说明和量化，其约束表达式如式(56)所示。

天然气系统约束与电力系统类似，也需满足设备约束、管道传输流量约束、节点气功率平衡约束和灵活性约束。

设备约束方面，天然气系统内设备主要有气源和储气设备。气源提供的气功率需要满足气源出力约束和爬坡速率约束，可表示为式(57)-(58)：

气储能与电储能的模型原理与运行约束相同，区别仅为能量类型的改变。

天然气系统管道传输流量约束方面，在日前调度阶段不考虑天然气传输的动态特性，即认为天然气管道中的气体流量是固定的，单位时间内管道一端流入的天然气量等于另一端流出的天然气量。天然气流量与管道所连节点压力、管道尺寸、摩擦系数等密切相关，基于上述特点，采用Weymouth方程计算管道中的天然气流量，如式(59)所示：

式中：

此外，天然气传输流量还应满足管道传输流量上限和节点气压的限制，如式(60)-(61)。

式中：

天然气节点气功率平衡约束如式(62)所示，该节点处气源、气储能、P2G机组供应的气功率以及由管道注入该节点的天然气流量对应的功率，等于燃气轮机、CHP机组和用户消耗的天然气功率总和。

式中：G

天然气流量与气功率可通过热值进行换算，如式(63)所示，λ

天然气系统的灵活性约束如式(64)所示。

由于热力系统传输损耗较大，不适合长距离传输，且供热机组通常只针对单一区域进行供热，因此将供热区域等效为节点热负荷，由CHP机组和储热设备进行供热。等效后的热力系统调度需满足热储能运行约束、节点热功率平衡约束和灵活性约束。

热储能与电储能的模型原理与运行约束相同。节点热功率平衡约束如式(65)所示，由CHP机组和热储能设备提供的热功率，等于供热区域所需的热功率。

式中：H

热力系统的灵活性约束如式(66)所示。

气网模型中天然气流量的计算为非线性问题，采用线性求解器求解存在困难，需要对其中的节点压力

1)基于气网节点压力的上、下限约束，综合考虑计算的精度和速度，确定合适的分段段数N-1及其对应的分段点；

2)计算各个分段点对应的f(π)取值；

3)将函数值f(π)按照下式进行线性化处理：

δ

0≤δ

式中：δ

4、算例分析

本实施例构建了一个电、气、热能源耦合的综合能源系统(power-gas-heatintegrated system,PGHIS)算例，其结构如图2所示。电力系统采用修改的IEEE 39节点模型，天然气系统采用比利时20节点模型，考虑到热网传输损耗大，不适合长距离传输，且供热机组通常只针对单一区域进行供热，因此将区域热网等效为节点热负荷，由CHP机组进行热量供应。系统仿真程序在Python 3.5软件上编写，通过docplex模块调用商业化线性求解器CPLEX进行求解。

本实施例算例中所使用负荷预测数据与日前风电预测数据如图3所示，其中天然气负荷和区域等效热负荷根据热值进行单位转换。

本算例中，日前各时刻的风电预测误差服从正态分布，预测误差方差取预测值的10％。各时刻风电可能出力值及其概率的获取是基于风电出力的概率密度函数，在

风电波动置信水平指标取0.85时，风电上、下调灵活性需求量化结果如图4(a)所示。负荷备用率取10％时，电负荷上、下调灵活性需求量化结果如图4(b)所示。基于上述风电和负荷的波动特性，本算例中的净负荷上、下调灵活性量化结果如图4(c)所示。

由图4(c)可知，在3：00–4：00、14：00–16：00、18：00–23：00时段，净负荷的下调灵活性需求明显高于上调灵活性需求。对比图4(a)与图4(b)的结果分析，在3：00–4：00、14：00–16：00时段内，负荷的下调灵活性需求不大于上调灵活性需求，风电的上调灵活性需求远高于下调灵活性需求，此时净负荷的波动特性主要由风电的波动特性决定，其净负荷的下调灵活性需求高于上调灵活性。21：00–23：00时段负荷预测波动出现大幅度下降，负荷的下调灵活性需求远高于上调灵活性需求，此时风电的上调灵活性需求低于下调灵活性需求，净负荷的波动特性主要由负荷的波动特性决定，其净负荷的下调灵活性需求高于上调灵活性需求。18：00–21：00时段，负荷的下调灵活性需求高于上调灵活性需求，同时风电的上调灵活性需求高于下调灵活性需求，二者叠加使得净负荷下调灵活性需求较高。5：00–10：00时段先后出现负荷预测波动的大幅度升高和风电预测波动的大幅度下降，该时段风电的下调灵活性需求高于上调灵活性需求，负荷的上调灵活性需求高于下调灵活性需求，二者叠加使得净负荷上调灵活性需求较高。通过上述分析可知，所提净负荷灵活性需求量化方法能够综合考虑风电和负荷的波动特性，更加准确地体现系统各时段的灵活性需求情况。

由灵活性需求的定义与构成可知，风电波动置信水平、负荷备用率的选取会对净负荷灵活性需求量化结果产生影响。7：00–8：00时段净负荷灵活性需求随风电波动置信水平和负荷备用率变化的曲线如图5所示。随着风电波动置信水平的增加，净负荷灵活性需求增大。风电波动置信水平体现调度者对系统应对风电波动能力的要求，风电波动置信水平越高，系统调度允许的风电灵活性不足概率越低，对系统运行的灵活性要求越高，故灵活性需求增大。负荷备用率方面，选择5％、10％、20％负荷备用率下的净负荷灵活性需求结果进行对比，由图可知净负荷灵活性需求随着负荷备用率的增加而增加。负荷备用率体现调度者对系统应对负荷波动能力的要求，负荷备用率越高，要求系统可接纳的负荷波动范围越大，灵活性需求也越大。

为研究多能灵活性互济对能源子系统灵活性供需关系的优化效果，设置以下2个案例进行对比分析：

案例1：不考虑灵活性供需关系，根据日前风电与负荷预测值进行优化调度，仅考虑系统调度的经济性最优。其中，电力系统的净负荷灵活性需求以及气、热能源系统的负荷灵活性需求是取风电波动置信水平0.85和负荷备用率10％的灵活性数据计算得到；耦合设备的灵活性取其调度计划中的功率波动值。

案例2：考虑灵活性供需关系，满足各能源子系统的灵活性约束，电力系统的净负荷灵活性需求以及气、热能源系统的负荷灵活性需求取与案例1相同的数据。

基于案例1的优化结果进一步对电、气、热能源子系统的灵活性供需情况进行分析，如图6(a)-图6(f)所示。在不考虑灵活性供需关系的案例1中，电力系统在净负荷波动较大的时段，会出现优化结果无法满足系统调度灵活性要求的现象，即灵活性供给不足，导致系统难以充分应对净负荷波动性和不确定性可能带来的变化。天然气系统在12：00–15：00时段内出现了灵活性供应缺额。热力系统在部分灵活性需求高峰值处也出现了灵活性供给不足的现象。由上述分析可知，仅考虑经济性最优的调度方案无法保证各能源子系统具备充裕的灵活调节能力以应对系统可能出现的功率波动。

案例2在案例1的基础上增加考虑了各能源子系统的灵活性约束，能源子系统的灵活性供需情况如图7(a)-图7(f)所示。由图可知，电、气、热3个能源子系统均未出现灵活性供给不足现象，即各能源子系统均满足系统调度的灵活性要求，能够有效应对风电和各能源负荷带来的功率波动。

表1

两个案例中系统运行的燃料成本、设备运行成本、弃风量以及灵活性供给不足量信息如表1所示。由表中数据可知，两种案例均不存在弃风现象。从系统运行总成本角度，案例1的运行总成本为153531元，案例2的运行总成本为165100元，案例2的经济性相比案例1有所降低。虽然案例2的运行总成本增加了7.54％，但案例2的调度中不存在灵活性供给不足情况，而案例1系统存在2113.66MWh的灵活性供给缺额。基于上述分析，考虑系统灵活性供需关系的调度方法虽然小幅降低了系统运行的经济性，但能够保证各能源子系统具备充裕的功率调节空间，从而有助于提高综合能源系统整体应对功率波动的能力。

表2不同案例储能充放电次数与耦合设备能量转换情况

此外，案例2的设备运行成本较案例1有较大的增加，将2个案例中储能设备的充放能次数以及耦合设备的能量转换情况进行对比，结果如表3-2所示。相比案例1，案例2对电、气、热储能设备进行了更加频繁的调度，耦合设备的能量转换量也都有较大的增加，这说明考虑灵活性供需关系的调度策略可以协调系统内储能和系统间耦合设备出力，促进能量在不同能源子系统之间流动转换，进而合理分配各能源子系统的灵活性供给和需求，使各能源子系统都能够有效应对系统内的功率波动。

综合能源系统的多能灵活性互济主要依靠能量耦合设备实现，通过能量耦合设备能够对不同能源子系统的灵活性供给和需求进行分配，从而保证各能源子系统的灵活性供需平衡。因此，本实施例从耦合设备的灵活性供需入手，对多能灵活性互济的调度结果进行分析。

算例中耦合设备包括CHP机组、燃气轮机和P2G机组。为说明耦合设备在灵活性互济中的作用，本实施例引入灵活性裕度概念协助分析，即将耦合设备的灵活性分为调度所需的灵活性和灵活性裕度两部分，前者用于供给调度过程中为保证各调度时刻能量供需平衡而产生的功率波动需求，后者指调度时段内为应对功率的随机波动所预留的灵活调节能力。以火电机组为例进行说明，其上、下调灵活性裕度的计算方法如下式所示：

式中：

在电、气、热三个能量系统中，热力系统灵活性仅由CHP机组和热储能供应，灵活性需求仅来自热负荷，没有其他耦合设备的影响，因此先从热力系统入手分析CHP机组的灵活性。

图8(a)-图8(b)反映了热力系统上、下调灵活性供应的构成及其与灵活性需求的对比。由图8(a)可知，热力系统的上调灵活性由CHP机组和热储能供应。在3：00–8：00、18：00–19：00以及23：00–24：00时段，仅依靠热储能与CHP机组计划调度的灵活性供应，不足以满足灵活性的需求，需要增加额外的上调灵活性裕度。此外，CHP机组在多个时段内预留了较大的灵活性调节裕度，一方面说明该时段内热网的上调灵活性供应充足，能够应对较大的功率波动，另一方面，CHP机组还需要满足部分供电要求，并产生天然气需求，因此电力系统、天然气系统对灵活性供需的要求也会对CHP机组的调度结果产生影响，将在后续进行分析。由图8(b)可知，热力系统在2：00–3：00、8：00–9：00、13：00–14：00以及21：00–23：00时段需要预留下调灵活性裕度以满足系统下调灵活性的需求，进而改善下调灵活性需求高峰时段的灵活性供应问题。然而，CHP机组是通过消耗天然气产生电能和热能，增加CHP机组在热力系统的灵活性供给会导致其在天然气系统的灵活性需求增加，进而加剧天然气系统的灵活性供需问题，因此需要平衡二者之间的关系。

图9(a)-图9(b)反映了电力系统上、下调灵活性供应的构成及其与灵活性需求的对比。由9(a)可知，电力系统的上调灵活性由火电机组、电储能、CHP机组和燃气轮机共同提供，电力系统的上调灵活性供给和需求较为接近，且多数时段均需要CHP机组和燃气轮机增加额外的上调灵活性裕度才能够满足上调灵活性的需求，由此也可以说明热力系统中CHP机组部分时段上调灵活性裕度较大是受到电力系统上调灵活性供应紧张的影响。由图9(b)可知，电力系统的下调灵活性供给主要依靠电储能和火电机组，在下调灵活需求的部分高峰时段，如4：00–7：00以及19：00–23：00时段，需要CHP机组和燃气轮机增加下调灵活性裕度来满足下调灵活性需求。与CHP机组类似，燃气轮机也是通过消耗天然气产生电能，增加燃气轮机在电力系统中的灵活性供给也会增大其在天然气系统中的灵活性需求，增加天然气系统的调度难度。

图10(a)-图10(b)反映了天然气系统上、下调灵活性供给的构成及其与灵活性需求的对比。由图10(a)可知，天然气系统的上调灵活性供给主要来源于气源，一方面由于气源出力的调节范围较大，调节速度较快，灵活性供给能力较强；另一方面，增加P2G机组在天然气系统中的上调灵活性供给会导致其在电力系统中的上调灵活性需求增加，考虑到电力系统含有风电和负荷两种波动性资源，其灵活性供需关系较其他能源系统更为紧张，因此，P2G机组仅需满足自身调度产生的灵活性需求，不再增加灵活性调节裕度。由图10(b)可知，天然气系统多数时段内下调灵活性供给充足，能够应对系统内较大的功率波动。天然气系统的下调灵活性需求同时包含CHP机组和燃气轮机产生的下调功率波动，通过对CHP机组和燃气轮机的调度能够实现对天然气系统下调灵活性需求高峰的转移，进而利用气储能和气源出力的配合，保障天然气系统下调灵活性的供需平衡。

电力系统和天然气系统的上、下调灵活性需求构成如图11(a)-图11(b)和图12(a)-图12(b)所示。

由上述对电、气、热能源子系统灵活性供给和需求的分析可知，不同能源子系统的灵活性供需之间存在相互影响的复杂耦合关系。考虑多能灵活性互济的综合能源系统日前优化调度策略能够通过能量耦合设备协调各能源子系统的灵活性供给与需求，实现了不同能源系统间的灵活性互济，从而保障了各个能源子系统的灵活性供需平衡。该调度策略对提高综合能源系统运行的安全性和灵活性具有重要意义。

本实施例为协调综合能源系统内各能源子系统的灵活性供需关系，分别对净负荷灵活性需求、不同能源系统之间以及能源系统内部灵活性资源的调节能力进行量化分析，进而提出了考虑多能灵活性互济的综合能源系统日前优化调度策略，并得到如下结论。

1、基于风电波动置信水平指标和负荷备用率指标量化得到的净负荷灵活性需求，能够较好地反映调度者对能源子系统各时段响应功率波动能力的要求；

2、在综合能源系统的调度中考虑能源子系统内的灵活性供需关系，并通过协调灵活性资源出力，实现对各个能源子系统灵活性供应和需求的合理分配，能够有效减少灵活性供应不足情况的发生；

3、通过对能源子系统间灵活性互济水平的量化分析，证明了本实施例所提调度策略以能源系统间灵活性资源为桥梁，实现了多能灵活性的协调互济，从而保障了各能源子系统的灵活性供需平衡，使综合能源系统的运行灵活性满足调度要求。

实施例二

本实施例的目的是提供考虑灵活性互济的综合能源系统日前优化调度系统，包括：

第一量化模块：对风电波动的灵活性需求和净负荷波动的灵活性需求进行量化；

第二量化模块：对能源系统内灵活性资源的调节能力和能源系统间灵活性资源调节能力分别进行量化；

构建目标函数模块：以综合能源的日运行成本最小为目标，构建综合能源系统日前优化调度的目标函数；

约束模块：确定约束条件，所述约束条件包括满足风电波动的灵活性需求、净负荷波动的灵活性需求、能源系统内灵活性资源的调节能力和能源系统间灵活性资源调节能力的量化求解的条件；

求解模块：对所构建的目标函数进行求解，得到最优的调度方案。

实施例三

本实施例的目的是提供一种计算装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法的步骤。

实施例四

本实施例的目的是提供一种计算机可读存储介质。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时执行上述方法的步骤。

以上实施例二、三和四的装置中涉及的各步骤与方法实施例一相对应，具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质；还应当被理解为包括任何介质，所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本发明中的任一方法。

本领域技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。